PyBrain 네트워크를 사용하여 함수를 맞추는 방법은 무엇입니까?

Question

다음과 같은 기능이 있습니다. y = sin (x) PyBrain 네트워크를 사용하여 기능에 맞게 사용하려면 여기를 클릭하십시오. 실행하면 얻을 수있는 데이터를 얻을 수 있습니다. 그것이 있어야하는 것에서.

from pybrain.datasets import SupervisedDataSet 
from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork 
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer 
import pickle 
import scipy as sp 
import numpy as np 
import pylab as pl 

x = np.linspace(0, 4*np.pi, 100) 
ds = SupervisedDataSet(1,1) 

for i in x: 
    ds.addSample(i,sin(i)) 
print ds 

n = buildNetwork(ds.indim,3,3,3,ds.outdim,recurrent=True) 
t = BackpropTrainer(n,learningrate=0.01,momentum=0.5,verbose=True) 
t.trainOnDataset(ds,1000) 
t.testOnData(verbose=True) 

fileObject = open('trained_net', 'w') 
pickle.dump(n, fileObject) 
fileObject.close() 

fileObject = open('trained_net','r') 
net = pickle.load(fileObject) 

y = [] 
for i in x: 
    y.append(net.activate(i)) 

pl.plot(x,y) 
pl.plot(x,np.sin(x)) 
pl.show() 

Answer 1

이 네트워크가 기능에 잘 맞지 않는다고 생각됩니다. 네트워크 노드의 총 수가 너무 작아이 sin (x) 함수에 제대로 맞지 않습니다. 함수가 너무 복잡합니다. 또한 모든 함수를 피팅하기 위해 원칙적으로 하나 이상의 숨겨진 레이어가 필요하지 않습니다.

예를 들어 두 개의 숨겨진 레이어를 제거하고 숨겨진 노드의 수를 늘리십시오 (예 : 20). 귀하의 코드는 함수를 잘 맞습니다.